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3月19日，《中國電子報》記者在調研北京人形機器人創新中心具身智能機器人數據采集與訓練基地時了解到，目前數據采集主要面臨場景碎片化、機器人“方言”不通、數據質量參差不齊等難點。“數據飛輪效應”下，該數據基地有望迎來全球首個采集完成百萬小時高質量具身智能機器人數據的里程碑。

走進數據基地，記者觀察到這里復刻了家居、商超、辦公、工業、醫藥、康養六大核心領域，構建起超過30個典型應用場景的實體空間。每一處場景的布局，都遵循著“真實、泛化、可復用”的數據采集原則。尤為重要的是，這些場景并非靜態的“樣板間”，而是可動態配置、可組合重構的“數據工廠”。據了解，數據基地建立了標準化的項目管理體系，制定了從數據采集、標注、質檢在內的全流程規范手冊，實現從任務下發到最終交付的全流程質量可控。

當前，高質量數據已成為驅動人形機器人產業發展的戰略資源。不過，人形機器人要真正走進千行百業，需要的不僅僅是幾百、幾千條“精修”數據，而是海量、多樣、高質量的數據“原料”。其中真機數據是機器人智能從虛擬走向現實的必經之路。

數據基地專家指出，真機數據能夠精準還原力覺反饋、觸覺信息、環境干擾等仿真難以復制的細節，這些被稱為“物理直覺”的關鍵信息只能通過真機采集的多模態數據來訓練。更重要的是，真機數據在真實環境中完整的任務閉環，一條簡單的“抓取-操作-放置”軌跡中蘊含了大量人類在復雜環境中的隱性決策，其數據價值密度遠高于其他類型的數據。此外，真機數據還能有效解決“分布偏移”問題，機器人可以學習適應各種環境特征與突發情況，從而真正實現從實驗室走向現實世界的跨越。

記者在采訪中了解到，數據采集主要面臨三大難點：一是場景碎片化，真實環境千差萬別，每個變量都在考驗算法的泛化能力。二是機器人“方言”不通，不同構型的機器人本體存在顯著的“方言”差異，傳感器布局、關節自由度、控制接口各不相同，導致不同構型的數據難以遷移。三是數據質量參差不齊，數據采集涉及動作捕捉、多模態同步、人工標注等環節，任何環節偏差都可能產出“低質數據”，低質數據浪費資源甚至誤導模型。

為破解行業數據瓶頸，行業正在積極探索。據悉，北京人形機器人創新中心布局的專業化數據采集基地是將分散的場景集中復現，將多樣的機器人統一調度，將采集、標注、質檢全流程標準化。目前，該數據基地已為多家頭部企業及科研機構交付超數萬小時高質量數據，整體數據合格率穩定在95%以上。